Proyecto Aplicado: Análisis de Datos del Mundo Real

 

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Proyecto Aplicado: Análisis de Datos del Mundo Real

Vamos a desarrollar un ejemplo ficticio paso a paso sobre un proyecto aplicado en el ámbito de la educación superior, enfocándonos en el análisis de datos del mundo real

1. Planteamiento del Problema

Problema: Evaluar el impacto de un nuevo método de enseñanza en línea en el rendimiento académico de los estudiantes de un programa de educación superior.

2. Uso de Datos

Dataset: Crear un conjunto de datos que incluya:

Datos demográficos de los estudiantes (edad, género, etc.).

Información académica previa (notas en cursos anteriores, asistencia, participación en actividades extracurriculares).

Datos sobre el uso del nuevo método de enseñanza (tiempo dedicado en línea, interacciones en el sistema, etc.).

Rendimiento académico durante y después de la implementación del método (notas, participación, etc.).

3. Desarrollo de Script Python

Para un proyecto de análisis de datos en educación superior, aquí te presento una estructura básica del script que podrías seguir:

Importación de Librerías Necesarias:

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

Carga y Limpieza de Datos:

Cargar los datos desde un archivo CSV, por ejemplo.

Limpieza de datos incluyendo manejo de valores faltantes, eliminación de outliers, y normalización si es necesario.

df = pd.read_csv('/content/datos_educacion.csv')

df.dropna(inplace=True)  # Eliminar filas con valores faltantes

# Aquí irían más pasos de limpieza y preprocesamiento

Análisis Estadístico Básico:

Obtener estadísticas descriptivas para entender la distribución de los datos.

print(df.describe())

RESULTADO:

Preparación de Datos para Modelos Predictivos:

Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

Seleccionar las variables independientes y dependientes.

X = df[['tiempo_en_linea', 'interacciones_en_linea', 'nota_previa']]

y = df['nota_final']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

Construcción de Modelos Predictivos:

Utilizar modelos estadísticos o de machine learning para analizar los datos.

modelo = LinearRegression()

modelo.fit(X_train, y_train)

RESULTADO:

LinearRegression

LinearRegression()

Evaluación del Modelo:

Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas.

predicciones = modelo.predict(X_test)

print(mean_squared_error(y_test, predicciones))

RESULTADO:

8.452469191316132

Visualización de Resultados:

Generar gráficos para interpretar los resultados del modelo.

RESULTADO:

4. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Estadísticas Descriptivas:

Utilizar .describe() para obtener un resumen estadístico de los datos.

Observar medias, medianas, desviaciones estándar, etc.

Visualización de Datos:

Histogramas para distribuciones de variables individuales.

Diagramas de caja (boxplots) para ver la dispersión y detectar outliers.

Gráficos de dispersión para observar relaciones entre variables.

sns.boxplot(x='asistencia_previa', y='nota_final', data=df)

plt.show()

RESULTADO:

Análisis de Correlación:

Usar mapas de calor o matrices de correlación para identificar relaciones entre variables.

sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

plt.show()

Análisis de Tendencias y Patrones:

Identificar patrones o tendencias en los datos, como el rendimiento académico en relación con el tiempo de estudio en línea.

Inspección de Subgrupos:

Realizar análisis específicos en subgrupos, como comparar el rendimiento entre diferentes demografías de estudiantes.

5. Interpretación de Resultados y Conclusiones

Hallazgos Clave: Por ejemplo, si los estudiantes que pasaron más tiempo utilizando el método en línea tuvieron un mejor rendimiento.

Limitaciones del Estudio: Reconocer las limitaciones, como el tamaño de la muestra o la falta de datos longitudinales.

Conclusiones: Basar las conclusiones en el análisis, por ejemplo, si el nuevo método de enseñanza es efectivo o no.

Recomendaciones: Sugerir pasos futuros, como mejorar el método de enseñanza o realizar estudios adicionales.

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